Theoretical and Experimental Investigation of Appendix Gap Losses in Regenerative Machines

Regenerative Maschinen, wie der Stirlingmotor, erfordern zur Erzielung hoher Wirkungsgrade eine genaue Modellierung der Verluste, einschließlich der Kolbenspaltverluste. Diese treten im Bereich des Spalts zwischen Kolben- und Verdrängerwand auf und werden in den Enthalpiestromverlust - verursacht durch zyklische Gasströmungen am offenen Ende des Spalts - und den Shuttle-Verlust - verursacht durch zyklische Verschiebungen der Wandtemperaturprofile - unterteilt, die entgegengesetzte Abhängigkeiten von der Spaltweite besitzen. Bestehende analytische und ein-dimensionale numerische Ansätze liefern jedoch erheblich unterschiedliche Vorhersagen für die optimale Spaltweite und die Höhe der Verluste. Um die Diskrepanzen aufzulösen und zu einer besseren Modellierung beizutragen, werden in dieser Arbeit erstmalig Messungen des instationären Temperaturprofils im Spalt mittels Feindrahtthermoelementen durchgeführt. Diese Messungen zeigen, dass in der Mitte des Spalts eine annähernd sinusförmige, laminare Strömung existiert, während es am offenen Ende des Spalts und an der Dichtung zu turbulenten Strömungen kommt. Für die Mitte des Spalts kann ein bestehendes analytisches Modell damit als validiert angesehen werden. Dies ermöglicht die Verwendung aus dem Modell abgeleiteter Korrelationen für den Wärmeübergang und Enthalpiestrom in ein-dimensionalen Simulationen. Die Erweiterung eines bestehenden Simulationsmodells um den Kolbenspalt zeigt, dass bereits die relativ einfache Annahme parabolischer Temperaturprofile und einer Kolbenströmung angemessen sind und dass die bisher beobachteten Abweichungen zum Teil auf eine Vernachlässigung der Volumenänderungsarbeit der Dichtung zurückzuführen sind. Experimentell und numerisch wird nachgewiesen, dass die Wahl einer geeigneten Dichtungsgeometrie eine wesentliche Verringerung der Verluste ermöglicht. Eine Dimensionierung dieser Geometrie kann mit einem in dieser Arbeit beschriebenen Ansatz erreicht werden.